A decade of herbicide-resistant crops in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This review examines some agronomic, economic, and environmental impacts of herbicide-resistant (HR) canola, soybean, corn, and wheat in Canada after 10 yr of growing HR cultivars. The rapid adoption of HR canola and soybean suggests a net economic benefit to farmers. HR crops often have improved weed management, greater yields or economic returns, and similar or reduced environmental impact compared with their non-HR crop counterparts. There are no marked changes in volunteer weed problems associated with these crops, except in zero-tillage systems when glyphosate is used alone to control canola volunteers. Although gene flow from glyphosate-HR canola to wild populations of bird’s rape (Brassica rapa L.) in eastern Canada has been measured, enrichment of hybrid plants in such populations should only occur when and where herbicide selection pressure is applied. Weed shifts as a consequence of HR canola have been documented, but a reduction in weed species diversity has not been demonstrated. However, reliance on HR crops in rotations using the same mode-of-action herbicide and/or multiple in-crop herbicide applications over time can result in intense selection pressure for weed resistance and consequently, greater herbicide use in the future to control HR weed biotypes. History has repeatedly shown that cropping system diversity is the pillar of sustainable agriculture; stewardship of HR crops must adhere to this fundamental principle. Key words: Canola, Brassica napus, corn, Zea mays, soybean, Glycine max, wheat, Triticum aestivum, gene flow, herbicide resistance, transgenic crop, volunteer crop
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».